📅 SAISON C Semaine 1 Épisode 3 - Modélisation de bases de données

Aujourd’hui, nous avons plongé dans le monde de la modélisation de bases de données et de la conception d’API.

La journée a été rythmée par des notions clés comme MERISE, les diagrammes entité-relation, et les spécifications d’API. Nous avons déjà abordé les bases de la modélisation de bases de données avec la méthode MERISE en saison B.

📚 Notions du jour

• Modélisation de base de données :
• MERISE :
  • MCD
  • MLD
  • MPD
• Dictionnaire de données :
  • Diagramme entité-relation
• Conception d’API :
• Spécifications

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📊 Modélisation de Base de Données : Les Fondamentaux

La modélisation de base de données est une étape cruciale dans la conception d’un projet. Elle permet de structurer les données de manière logique et efficace, facilitant ainsi leur stockage, leur récupération et leur manipulation.

1️⃣ MERISE : Une Méthode Structurée

MERISE est une méthode de conception de bases de données qui se décompose en plusieurs étapes :

• MCD (Modèle Conceptuel de Données) : Représentation graphique des données et de leurs relations.
• MLD (Modèle Logique de Données) : Traduction du MCD en un modèle plus technique incluant des tables de jonction.
• MPD (Modèle Physique de Données) : Implémentation concrète du MLD en SQL.

Nous avons déjà abordé les bases de la modélisation de bases de données avec la méthode MERISE en saison B. Je ne développerai donc pas plus aujourd'hui sur le sujet.

2️⃣ Dictionnaire de Données

Le dictionnaire de données est un document qui décrit en détail chaque table et chaque champ de la base de données. Il est souvent généré à partir du MLD.

Exemple de dictionnaire de données pour une table user :

Champ	Type	Unique	Not null	Référence	Par défaut	Exemple de valeur	Explication
id	GENERATED	✅	✅	-	-	1	Identifiant unique de l'utilisateur
email	VARCHAR	✅	✅	-	-	"alice@mail.com"	Adresse email de l'utilisateur
username	VARCHAR	✅	✅	-	-	"Al1ce123"	Pseudo de l'utilisateur
firstname	VARCHAR	❌	✅	-	-	"Alice"	Prénom de l'utilisateur
lastname	VARCHAR	❌	✅	-	-	"Durand"	Nom de famille de l'utilisateur
password	VARCHAR	❌	✅	-	-	"$2a$10$..."	Mot de passe chiffré
role	VARCHAR	❌	✅	-	"member"	"admin"	Rôle ("member" ou "author" ou "admin")

Explications du dictionnaire :

• Champ : Nom du champ dans la table.
• Type : Type de données du champ (ex: VARCHAR, INT, BOOL).
• Unique : Indique si le champ doit être unique.
• Not null : Indique si le champ ne peut pas être nul.
• Référence : Indique si le champ est une clé étrangère qui fait référence à la clé primaire d'une autre table.
• Par défaut : Valeur par défaut du champ.
• Exemple de valeur : Exemple de valeur pour le champ.
• Explication : Description du champ.

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📋 Conception d’API : Les Spécifications

La conception d’une API (Application Programming Interface) est une étape essentielle pour permettre la communication entre différentes parties d’un système. Les spécifications d’API décrivent comment les différentes parties du système interagissent entre elles.

1️⃣ Spécifications d’API

Les spécifications d’API décrivent les endpoints, les méthodes HTTP, les paramètres, les réponses et les erreurs possibles. Elles peuvent écrites en utilisant des outils comme OpenAPI ou Swagger.

Explications des spécifications :

• Endpoints : Les URLs des différentes ressources (ex: /projects, /projects/{id}).
• Méthodes HTTP : Les méthodes utilisées pour interagir avec les ressources (ex: GET, POST).
• Paramètres : Les paramètres requis pour certaines méthodes (ex: id pour /projects/{id}).
• Réponses : Les réponses possibles pour chaque méthode (ex: 200, 201, 404).
• Schémas : Les structures de données utilisées dans les requêtes et les réponses.

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💡 Ce Que J’ai Appris Aujourd’hui

1. Modélisation de base de données :

   • Comment utiliser la méthode MERISE pour concevoir une base de données.
   • La création de MCD, MLD et MPD pour structurer les données.
   • L’utilisation des diagrammes entité-relation pour visualiser les données.
   • La rédaction d’un dictionnaire de données pour décrire les tables et les champs.

2. Conception d’API :

   • Comment écrire des spécifications d’API pour décrire les endpoints et les méthodes HTTP.
   • L’utilisation d’outils comme OpenAPI ou Swagger pour documenter les API.

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⌨️ Challenge du jour : "Modéliser YouTube (MERISE)"

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📋 Présentation du Challenge

Aujourd’hui, nous avons travaillé sur un challenge de modélisation. L’objectif était de concevoir une base de données pour un clone de YouTube en utilisant la méthode MERISE.

Contexte :

• On veut un clone de YouTube avec des fonctionnalités de base comme les vidéos, les playlists, les commentaires, les tags, les utilisateurs et la recherche.
• Il faut modéliser les différentes entités et leurs relations.

Ce challenge était très intéressant à faire car j'utilise YouTube tous les jours et je n'avais jamais réfléchi à comment cela avait été pensé. Et je ne m'attendais pas à ce que le modèle de base de données soit aussi poussé.

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🎯 Objectifs du Challenge

1. Analyser les fonctionnalités de YouTube pour identifier les entités et leurs relations.
2. Concevoir un MCD pour représenter les données et leurs relations.
3. Traduire le MCD en MLD pour obtenir un modèle plus technique.
4. Implémenter le MLD en MPD pour obtenir un script SQL.
5. Rédiger un dictionnaire de données pour décrire les tables et les champs.

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📌 Étapes Réalisées

1️⃣ Analyse des Fonctionnalités

• Vidéos : Les vidéos sont le cœur de YouTube. Elles ont un titre, une durée, un nombre de vues, des likes, des dislikes, etc.
• Playlists : Les playlists permettent de regrouper des vidéos. Elles peuvent être publiques ou privées.
• Commentaires : Les utilisateurs peuvent commenter les vidéos. Les commentaires peuvent être likés ou dislikés. On peut également répondre à un commentaire.
• Tags : Les tags permettent de catégoriser les vidéos. Ils peuvent avoir une couleur et être hiérarchisés.
• Utilisateurs : Les utilisateurs peuvent téléverser des vidéos, créer des playlists, commenter des vidéos, etc.

2️⃣ Conception du MCD

J’ai conçu un MCD pour représenter les données et leurs relations. Voici ma version même si je pense que l'on peut développer encore plus :

3️⃣ Traduction du MCD en MLD

J’ai traduit le MCD en MLD. Voici ma version :

4️⃣ Création du dictionnaire de données

Voici quelques tables avec leur dictionnaire de données :

Table video

Champ	Type	Unique	Not null	Référence	Par défaut	Exemple de valeur	Explication
id	GENERATED	✅	✅	-	-	1	Identifiant unique de la vidéo
title	VARCHAR	❌	✅	-	-	"Ma Super vidéo"	Titre de la vidéo
duration	TIME	❌	✅	-	"00:00:00"	"01:30:00"	Durée de la vidée
views	INT	❌	❌	-	0	1,000,000	Le nombre de vues de la vidéo
like	INT	❌	❌	-	0	100	Le nombre de "like" de la vidéo
dislike	INT	❌	❌	-	0	100	Le nombre de "dislike" de la vidéo
🔑 user_id	INT	✅	✅	user(id)	-	1	Référence vers l'utilisateur

Table comment

Champ	Type	Unique	Not null	Référence	Par défaut	Exemple de valeur	Explication
id	GENERATED	✅	✅	-	-	1	Identifiant unique du commentaire
content	TEXT	❌	✅	-	-	"Super vidéo !"	Contenu du commentaire
like	INT	❌	❌	-	0	100	Le nombre de "like" du commentaire
dislike	INT	❌	❌	-	0	100	Le nombre de "dislike" du commentaire
is_reported	BOOL	❌	❌	-	-	True	Indique si le commentaire a fait l'objet d'un signalement
🔑 comment_id	INT	✅	✅	comment(id)	-	1	Référence vers le commentaire
🔑 user_id	INT	✅	✅	user(id)	-	1	Référence vers l'utilisateur
🔑 video_id	INT	✅	✅	video(id)	-	1	Référence vers la vidéo

5️⃣ Implémentation du MLD en MPD

Voici les mêmes tables après implémentation du MLD en MPD pour obtenir un script SQL.

create_database.sql

-- Table video
CREATE TABLE video (
    id INTEGER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
    title VARCHAR(200) NOT NULL,
    duration TIME DEFAULT '00:00:00' NOT NULL,
    views INT DEFAULT 0,
    "like" INT DEFAULT 0,
    dislike INT DEFAULT 0,
    user_id INT UNIQUE NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    PRIMARY KEY (id),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES "user"(id)
);

-- Table comment
CREATE TABLE comment (
    id INTEGER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
    content TEXT NOT NULL,
    "like" INT DEFAULT 0,
    dislike INT DEFAULT 0,
    is_reported BOOL,
    comment_id INT UNIQUE NOT NULL,
    user_id INT UNIQUE NOT NULL,
    video_id INT UNIQUE NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    PRIMARY KEY (id),
    FOREIGN KEY (comment_id) REFERENCES comment(id),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES "user"(id),
    FOREIGN KEY (video_id) REFERENCES video(id)
);

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💡 Ce Que J’ai Appris avec ce Challenge

1. Analyse des fonctionnalités : Comment analyser les fonctionnalités d’une application pour identifier les entités et leurs relations.
2. Conception MERISE : Utilisation de la méthode MERISE pour concevoir une base de données.
3. Dictionnaire de données : Rédaction d’un dictionnaire de données pour décrire les tables et les champs.